We use cookies to provide the best site experience.
Ok, don't show again
Close
Интенсив по ML-прототипированию
Старт: 27 авг /// 8 окт

Старт
27 авг /// 8 окт
Для кого
У вас есть идея продукта с искусственным интеллектом, но не хватает знаний и навыков.

Вы можете быть разработчиком, предпринимателем/основателем стартапа, менеджером продукта и проекта, венчурным инвестором
Кто
Мы — практики и предприниматели, построившие карьеру в разработке и управлении продуктов с машинным обучением в Яндекс, Mail.Ru Group, Alfabank, Ozon, МВидео, Aitarget с опытом преподавания в ВШЭ, МФТИ, YData
Результат — MVP, готовый к инвестициям

/


На курсе вы разработаете собственный ML-проект.


Вы разработаете проект как стартап или стартап внутри корпорации.

Идеальный проект для ML-портфолио

//


Вас проконсультируют десятки профессионалов из сферы машинного обучения

///


Вы пообщаетесь с единомышленниками и менторами на завтраках и митапах

Мы обучаем
Мы обучаем

Отзывы о занятиях

Отзывы о занятиях
Продакт-менеджер DOBRO 
Однозначно рекомендую курс тем, кто готов приступить к ML-проекту.

Курс дал отличную базу и мотивацию для того, чтобы продолжать создавать ML-прототипы самостоятельно. Разбираясь во всем многообразии моделей и подходов, которым уделено особое внимание на лекциях, можно осознанно выбрать вектор, в котором интересно развиваться дальше, свободно читать (и главное – понимать) код, написанный другими разработчиками, статьи и книги уже на более продвинутом уровне.

Занятия помогли собрать воедино и систематизировать фрагментарные знания по ИИ, а лабораторные работы позволили преодолеть барьер неуверенности и наконец-то перейти от теории к практике и запустить свои первые модельки.

Полученные знания дают возможность не только разговаривать со специалистами на одном языке и разобраться, как работают проекты, связанные с ИИ, что очень важно для менеджеров, которые ими управляют, но и самому почувствовать себя исследователем, проверяя собственные гипотезы в рабочих и pet-проектах.


Руководитель AI проектов в ПАВЛИН Технологии
3 «да» про курс:
да — школьного курса математики более, чем достаточно;
да — ты сразу начинаешь писать код и применять рабочие модельки для аналитики — создавать свой продукт машинного обучения;
да — продукт заработает для живых пользователей.
Отличный способ для дальнейшего развития прототипа или  более подробной работы над ML-продуктами с дата-саентистами для создания профессиональных продуктов.
Продакт-менеджер Vprok.ru / Перекрёсток
Курс особенно подойдет для тех, кто находится со стороны бизнеса — руководителям продуктов и предпринимателям, но стремится применить машинное обучение и улучшить текущие процессы в своей компании за счет применения алгоритмов ML.

На мой взгляд, этот курс является хорошей отправной точкой для погружения как в создание ML-продукта, так и в машинное обучение, но больший упор делается всё же на продуктовую и бизнес-составляющие.
Продакт-менеджер Alibaba Group
Я прошёл этот курс, так как думаю, что современный менеджер продукта должен как минимум «на перспективу» знать о машинном обучении, чтобы не отстать от рынка в будущем. Курс позволил мне ещё раз структурировать свои знания об управлении продуктом, понять основы технологий машинного обучения, а также узнать о применимости этих технологий для решения разных задач бизнеса и продукта. Материал хорошо подготовлен и структурирован; чувствуется, что уже проведено несколько итераций подготовки. Преподаватели помогают понять сложные вопросы, дают обратную связь и с готовностью принимают её в ответ.
Член АССА, ex-KPMG
Отметил для себя в курсе полезные инструменты (список курсов в начале, инструмент Google Colab, поскольку реально головная боль устанавливать кучу ПО для занятия). Очень понравился обзор helicopter view on technologies, популярные библиотеки + примеры их использования: связка код + результат. Оценить Churn rate хорошая идея — может быть, стоит подыскать примеры того, какие вещи делают компании, чтобы удержать клиента, чтобы приземлить задачу на практику.
Менеджер продукта в банке Открытие
Рекомендую этот курс, так как понравилось заложенное в программе повторение важных аспектов продакт-менеджмента. Появился впервые опыт написания кода. Сформировалось примерное понимание разных моделей анализа. Лучше понял для себя, в чем заключается работа аналитика данных. Очень круто, что появляется сразу опыт программирования и что в принципе видишь сам код.
Студент МЭО Финансового Университета
Для меня были важны количество пройденных алгоритмов. Понравились разобранные метрики в продакт-менеджменте, предоставленные источники и ресурсы, сложность кода и его глубина. Рекомендую курс для продакт-менеджеров.
Спасибо Айре за проведенное занятие! Впечатлила общая логика работы с данными и построения модели. Рекомендую курсы Айры для диджитал-специалистов.
Преподаватели
Преподаватели
Давид Дале
Преподаватель машинного обучения и прототипирования
///
NLP-исследователь в Skoltech,
ex-Data Scientist в Yandex,
ex-Data Scientist в Alfabank
окончил Факультет компьютерных наук ВШЭ, ШАД
Давид работал над виртуальными помощниками, проектами ML для промышленности, подсчетом розничных кредитов. Специализируется на сокращении разрыва между математикой и ее приложениями.

Сейчас Давид работает в NLP-лаборатории в Сколтехе инженером-исследователем.
Занимается проблемами переноса стиля на текстах.
Разрабатывает чатботы (в т.ч. навыки Алисы) и NLP-инструменты.
Айра Монгуш
Преподаватель управления продуктом и маркетинга
Айра делает AI-проекты для B2B, менторит технологические стартапы, образовательные проекты в области ма математики, ML и IT для взрослых и детей.

Начинала работу разработчиком GIS c 2012 года. Была руководителем лаборатории ИИ-продуктов в aitarget.com (Применение CV, оптимизации рекламных метрик через автоматизацию с помощью ML).
В 2017—2019 В Mail.Ru Group работала продакт-оунером в рекламе в соцсетях.
В 2020—2021 Айра работала в качестве CEO над edtech-стартапом Mentors.ru.

С 2018го года Айра менторит стартапы в StartupTrek МФТИ и помогает фаундерам попасть в лучшие акселераторы мира, включая YCombinator, Alchemist и другие.
Алена Трескова
Преподаватель анализа данных
///
Старший аналитик в Ozon
Ex-Data Scientist М.Видео-Эльдорадо
Ex-Data Scientist Tele2
Окончила мехмат МГУ
Алена разрабатывала экспериментальный подход в М.Видео. Делала ML и аналитические решения для ассортиментного анализа, решала задачу прогнозирования спроса и лидогенерации пользователей продукта.

— Работает старшим аналитиком в Ozon, учится в OzonMasters
— Занимается стратегией взаимодействия с пользователями
— Увлекается продуктовыми трендами и дискретной оптимизацией
Роман Григоров
Независимый web-разработчик
Начинал 20 лет назад в компании Parallels, но переключился на создание и поддержку своих и совместных проектов.
Начинал 20 лет назад в компании Parallels, но переключился на создание и поддержку своих и совместных проектов.

Python — основной язык с 2010 года
Ключевые направления: backend, scrapping, parsing

Имеет компетенции в области ML и нейронных сетей, преимущественно в области NLP
Давид Дале
Преподаватель машинного обучения и прототипирования
///
NLP-исследователь в Skoltech,
ex-Data Scientist в Yandex,
ex-Data Scientist в Alfabank
Айра Монгуш
Преподаватель управления продуктом и маркетинга
///
Айра делает AI-проекты для B2B, менторит технологические стартапы, образовательные проекты в области ма математики, ML и IT для взрослых и детей.
Алена Трескова
Преподаватель анализа данных
///
Старший аналитик в Ozon
Ex-Data Scientist М.Видео-Эльдорадо
Ex-Data Scientist Tele2
Роман Григоров
Преподаватель программирования
///
Независимый web-разработчик
Начинал 20 лет назад в компании Parallels, но переключился на создание и поддержку своих и совместных проектов.
Приглашенные спикеры
Приглашенные спикеры
Юрий Мельничек
Основатель венчурного фонда Bulba, AI-инвестор
Основатель Maps.me (его купил Mail.Ru Group), AIMATTER (был куплен Google в 2017 году)
Прототипирование сложных ML-продуктов с успешным экзитом. Инвестиции в AI
Артур Кузин
Руководитель платформы компьютерного зрения, SberDevices
ex-Head of Computer Vision, X5
ex-DS, DBrain, Avito
Переход от ML-прототипа к ML-продукту
Алексей Моисеенков
Основатель Capture Technologies,
Создатель приложения Prisma.AI
Как создать ML-продукт, которым будут пользоваться десятки тысяч юзеров
Ольга Ковех
Старший менеджер продукта данных в Amazon, Берлин
Ex PM в Yandex, Scentbird
О жизни ML-продакт менеджера в FAANG
Алина Вербенчук
Менеджер стратегических продуктов в Youtube, Лондон
PM в Google, Лондон
О продуктовой стратегии
Денис Калышкин
Principal at I2BF Global Ventures
Investment committee member at Phystech Leadership Fund
Качественные и количественные методы анализа рынка стартапа. AI-рынок

+
Консультации по разбору идей на экономическую целесообразность

Что вы получите
Что вы получите
— Самостоятельно валидировать идеи и запускать прототипы с помощью приобретенных навыков

— Принимать решения на основе анализа данных формулировать цели ML-продукта, запускать эксперименты продукта

— Самостоятельно оценивать технологические аспекты продуктов на базе ML и использовать экспертизу для инвестиций в успешный проект/направление
— Вы станете частью сообщества талантливых предпринимателей, дата-саентистов, ML-специалистов. Во время курса запланированы онлайн и офлайн активности для нетворкинга для обмена идеями, сбора обратной связи, взаимопомощи, помощи к поиску сокомандников.
— Готовый ML-прототип с живыми пользователями в нем

— Вы будете готовы к превращению ML-прототипа в продукт: его интеграции как фичи в большой продукт или масштабированию в ML-продукт, а также к проверке новых продуктовых гипотез
Сообщество
Навыки
Результат и план действий
56

часов обучения и более 40 часов практики
12

домашних заданий при поддержке преподавателей и команды курса
830

лабораторий в формате Codelabs на реальных данных и системах
и 10+ case-study
56
часов обучения и более 40 часов практики
12
домашних заданий для создания ML-продукта при поддержке преподавателей и команды курса
8
лабораторий в формате Codelabs на реальных данных и системах
и 10+ case-study
Также вы получите

+ Материалы курса

+ Онлайн-сертификат

+ Скидки на остальные курсы

Программа курса. Для консультации заполните заявку
Программа курса. Для консультации заполните заявку
В течение всего курса: работа над проектом
Каждый шаг по созданию проекта, начиная с валидации идеи, поддержан командой курса. Вы получите десятки консультаций и сможете запустить в реальный мир ваш проект. В течение курса вы сможете пообщаться с менторами, инвесторами и профессионалами в среде AI для потенциального развития продукта.
Опционально: интенсив по Python и математике для анализа данных и машинного обучения
Для тех, кто чувствует себя неуверенно перед стартом мы организовали интенсив по Python и математике.
1. Машинное обучение
Вы погрузитесь в машинное обучение, узнаете глубже про возможности работы с данными, алгоритмы, и сможете обучить алгоритмы, которые станут основой модели и прототипа. Часть включает в себя разбор и практику как классического машинного обучения, так и глубокого обучения.
2. Релиз продукта
Вы сможете за короткий срок подготовить релиз продукта в мир с помощью готовых технологий и впустить в свой продукт реальных пользователей. Кроме того, мы погрузимся в аналитику реального продукта, маркетинг и экономические расчеты и оценки для понимания достижения продуктом Product-Market Fit.
3. Анализ данных и экспериментальное управление продуктом
Вы будете готовы работать с прототипом после запуска, работая профессионально над ростом его метрик, отслеживая поведение пользователей, а также погрузитесь в анализ больших данных, экспериментальное управление продуктом и будущее большого стартапа.
В течение всего курса: нетворкинг
Вы сможете посетить десяток организованных нами встреч, созвонов, митапов с AI-предпринимателями, дата-саентистами для вас и других представителей AI-среди для обмена опытом, поиска единомышленников и сокомандников.
Для получения бесплатной консультации по программе курса заполните заявку
Для получения бесплатной консультации по программе курса заполните заявку
Выступления преподавателей
Выступления преподавателей
Вопрос-ответ
Вопрос-ответ
Для кого этот курс?
Предприниматели, венчурные инвесторы, основатели стартапов, менеджеры технологических продуктов и проектов, стремящие создать продукты с машинным обучением или улучшить текущие продукты с помощью алгоритмов машинного обучения
Зачем покупать этот курс?
Если вы нуждаетесь в следующих навыках:
— обладать достаточной технологической экспертизой для создания руками ML-прототипа или оценки потенциала любого продукта с машинным обучением
— управлять командой инженеров и аналитиков данных
— планировать создание и управлять продуктом с машинным обучением, чтобы масштабировать его в разы

— то скорей всего вы не пожалеете, пройдя курс.
Чем вы отличаетесь от других программ?
Мы одна из первых программ в мире по прототипированию с машинным обучением.

Программа уникальна, в первую очередь благодаря интересному опыту команды: у преподавателя курса, рецензентов и организаторов объединенный опыт разработки и управления продуктами в Mail.Ru Group, Yandex.Alisa, AI Labs Aitarget, скоринговом отделе Alfabank, а также бизнесовый в венчурных инвестициях, консалтинге и образовании.
В программе предусмотрены сессии с вопросами-ответами с менеджерами продуктов с машинным обучением компаний Amazon, Uber и т.д.

В программе предусмотрены несколько встреч с предпринимателями в сфере искусственного интеллекта, с менеджерами продуктов и инженерами данных технологических компаний, таких как Amazon и тд.
Нужно ли знание программирования и статистики для прохождения курса?
Понадобятся знания по Python и математике. Необходимо пройти входной тест и показать свои навыки, чтобы приступить к прототипированию. Почти все лабораторные будут предоставлены в формате Codelab.

Для тех, кто не чувствует себя уверено, мы заложили в начало курса интенсив-подготовку, но важно обратить внимание, что программа вместе с интенсивом получается дороже.
Когда будут проходить занятия и в каком формате?
Занятия будут проходить два раза в неделю в среду и субботу с 19:00 по 22:00 по zoom
Сколько часов обучения включает курс?
56 академических часов и более 40 часов практики, которые включают 8 лабораторий на реальных данных и системах, десятки личных консультаций по созданию своего продукта с машинным обучением. Защита проекта перед инвесторами.
Получу ли я сертификат?
Да, вы получите онлайн-сертификат. Но мы не обладаем образовательной лицензией, предоставляем консультационные услуги.
Оставьте заявку
Оставьте заявку
Оставьте заявку сейчас, чтобы получить скидку. Мы вам перезвоним в ближайший рабочий день, расскажем подробней о программе и обсудим вашу идею в формате краткой консультации.
Контакты
Тип планируемой оплаты курса
Описание идеи проекта

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь

на получение звонков, сообщений в почте

и мессенджерах. Мы не спамим.

Полное описание соглашения

об обработке данных

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com

или пишите в Telegram на @terrainco

с пометкой «Курс по созданию ML-продукта»

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com

или пишите в Telegram на @terrainco

с пометкой «Курс по созданию ML-продукта»